エンドユーザーにとって、ボトルネックがGPUメモリ、ユニファイドメモリ、DRAM、KVキャッシュ、エキスパートミスのいずれであるかは重要ではありません。
重要なのは、目の前のマシンで製品が動作するかどうかです。
aiDAPTIVTMは、アプリケーションチームとプラットフォームチームに、顧客が実際に導入するシステムのメモリ制限を考慮した設計手段を提供します。
製品がラボ環境では良好に動作していても、顧客のローカルPC、ワークステーション、エッジデバイス、またはプライベートGPUサーバーでは制約を受ける場合があります。
これは、プライベートナレッジアシスタント、長文ドキュメントおよびRAGワークフロー、コーディングおよび開発者向けツール、エージェントワークフロー、ローカルまたはハイブリッドAIアプリケーション、特定用途向けプライベート推論サービスにおいて重要です。
導入の可能性についてご相談いただく際は、モデル、ランタイム、対象プラットフォーム、メモリアーキテクチャ、メモリ制約をご提示のうえ、ファイソン社までお問い合わせください。
AIシステムでは、メモリがユーザー体験を左右する
プラットフォームは、プロセッサ、GPU、ストレージ容量だけで決まるものではありません。ユーザーにとって重要なのは、どのモデルを実行できるか、どれだけのコンテキストを保持できるか、また長いドキュメント、ツール、エージェント、繰り返し使用されるコンテキストを扱う場合でも実用性を維持できるかという点です。
aiDAPTIVTMは、対応するシステムにおいて、より多くのGPUメモリやシステムメモリ、より上位クラスのプラットフォーム、またはクラウドでの実行を必要とすることなく、実用的なモデル容量とコンテキスト容量の拡張を支援します。
これは、aiDAPTIVTMをサポートするディスクリートGPU、統合GPU、ユニファイドメモリの各プラットフォーム設計に適用されます。
プラットフォームアーキテクチャ、ランタイム統合、対象構成については、Phison社までお問い合わせください。
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